曾几何时，私募基金是财富金字塔顶端的专属游戏。动辄百万起投的门槛、封闭的运作机制、依赖市场 行情的盈利模式，将绝大多数普通投资者挡在门外。然而，这一延续多年的行业规则，正在被一股全球 性的创新浪潮悄然瓦解。从区块链上的去中心化基金，到由算法驱动的智能投资组合，私募基金的形态 正在经历一场深刻的重构。 正是在这样的变革浪潮中，美国知名私募机构Thoma Bravo的动向格外引人关注。据悉，该公司正将其 在海外市场验证成功的新型投资机制引入中国市场。这一模式不设传统意义上的高门槛，也不依赖二级 市场波动盈利，而是通过公司级风控体系与收益保障机制，为投资者提供更具确定性的回报体验。它既 在欧美市场，一些新型基金模式正迅速崛起。DeFi指数基金通过智能合约自动管理一篮子加密资产，用 户只需一笔小额资金即可实现全球资产配置，7x24小时自由交易，彻底打破了传统基金的时空限制。更 令人瞩目的是DAO风投基金，社区成员通过持有治理代币共同决策投资方向，让一群普通人也能像顶 级风投一样参与早期项目布局。而NFT碎片化技术，则将一幅价值数百万美元的数字艺术品分割成数千 份权益，使普通投资者得以共享顶级艺术资产的增值红利。 这些 ...

投资策略与产品特点 - 贝莱德基金推出中证500指数增强型基金，其主动权益产品正进行全面系统化转型升级 [1] - 公司采用“AI+另类数据”的系统化主动权益方法论，旨在长期稳定地获取差异化超额收益 [1][4] - 策略核心优势在于超额收益的低相关性和长期稳定性，不依赖风格漂移、单因子押注或短线拥挤交易 [4] - AI用于生成量化信号和对数百个信号进行动态配重，能更快感知市场环境转折，例如在今年5、6月市场情绪回暖时，AI率先对情绪类信号进行加权 [4][5] - 以贝莱德沪深300指数增强A为例，从去年11月底成立至今年6月底，产品净值增长率相较基准取得较好表现，其日度超额收益与市场同类产品平均相关系数仅为0.27，显示策略差异化 [5] 市场观点与估值分析 - 中证500指数属于中盘股，系统性贝塔高于沪深300，适合作为市场情绪回升和风险偏好提升时的投资工具 [7] - 中证500指数相比中证1000和中证2000等小微盘指数，其估值分位与滚动市盈率更具可接受性 [7] - 根据风险溢价模型测算，即使在保守假设下，沪深300指数当前点位仍低于理论中枢约5%，若市场情绪乐观，估值中枢有上移空间 [7] - 中证500指数当前估值处于合理区间，是性价比较高的底仓工具 [7] - 9月市场的震荡和回调是健康现象，A股市场从大类资产配置角度看仍是性价比较高的资产类别 [7] - 投资者情绪一旦起来通常会持续一段时间，短期调整可能提供更健康的建仓时机，当前仍是较好布局时点 [7] 行业趋势与公司转型 - 贝莱德基金的主动权益业务正全面进入系统化投资时代，这在国内公募行业是罕见和大胆的转型 [9] - 由于A股和港股数量大幅提升，传统主观选股难以应对全局，系统化投资通过系统方式保证组合稳定性和风险控制 [9] - 系统化投资组合集中度更科学，持股分散度适度增加，波动率和回撤通过模型化手段控制，长期持有体验更平滑 [9] - 系统化投资将行业和风格因子敞口有序纳入组合风险预算的整体配置，为策略提供更大扩展空间 [9]

数据洞察与投资策略 - 彭博自2024年5月起通过专业服务洞见博客发布"数据洞察"系列 基于8000+数据集提炼深度洞见 涵盖通胀 供应链 环境风险等主题 旨在帮助金融专业人士构建投资逻辑与情景分析 [1] - 研究覆盖2024全年及2025Q1数据 重点追踪资产动态和市场驱动事件 在当前波动市场中支持策略动态调整 [1] AI领域影响评估 - 通过时间点定价数据量化DeepSeek发布对科技公司的影响 定义成交量激增标准为超1个月均值150% 最大回撤超10%为关键指标 [7] - 受影响前十大科技公司中 Credo Technology最大回撤达39% 英伟达回撤24%但市值保持2857亿美元最高 半导体企业Broadcom市值1021亿美元位列第二 [8] 交易数据预测通胀 - 必需消费品行业观测销售额年增速领先美国核心CPI指数3个月 该数据通过BICS一级行业交易记录汇总获得 可作为宏观指标前瞻 [10] - Bloomberg Second Measure数据以滚动30天同比形式呈现 优化传统基本面分析流程 [10][11] 供应链风险预警 - 欧洲汽车行业2024年销售衰减前 其1500+供应商的财务数据已显示需求疲软 覆盖53国供应链数据可提前识别行业拐点 [13][14] - 研究方法整合标准化财务数据与全球供应链数据库 支持多维度关联分析 德国等TOP10供应商分布国为关键监测区域 [14][15] 其他研究主题 - 报告后续章节涉及政治事件国家风险敞口 生物多样性风险 能源设施数据应用等主题 未披露具体数据结论 [18]

宏观经济与市场展望 - 美国关税政策与地缘政治博弈引发市场避险情绪 但中国经济复苏与技术腾飞带来投资机遇[1] - 中美关税"休战"为市场提供短期稳定窗口期 但长期效果取决于中国经济再平衡进展[6] - 中国经济正经历结构性转型 降低对房地产依赖 高端制造等新兴行业成为重要增长引擎[6] 权益市场动态 - MSCI中国指数估值回归五年均值 后市表现依赖盈利动能恢复[10] - 中国"八巨头"相比美股"七姐妹"存在显著估值折价 新兴市场主动型基金正重新加码中国[10] - 上半年行情由"八巨头"领涨逐步扩散至新消费、金融、医药等多主线共振[10] 固收市场前瞻 - 2025年上半年高收益债券回报强劲 投资级债券表现符合预期[11] - 中美利差倒挂收窄可能导致中资美元债信用利差走阔 推动部分资金转向城投债[13] 量化投研与数据解决方案 - 另类数据与NLP技术可前瞻性把握市场趋势 实时验证投资策略有效性[14][16] - 企业级数据需满足高颗粒度、跨数据集操作等要求 彭博解决方案致力于改变80/20法则[17][19] - 全球覆盖的时点数据帮助私募客户应对海外投资中的公司行为数据处理挑战[19] 大湾区私募发展机遇 - 大湾区作为金融开放前沿 私募基金受益于政策红利、资本聚集与跨境创新[3] - 深圳作为全球增长最快财富中心 可通过深港金融协同打造全球资管新高地[22] 投资策略分享 - 凯丰投资策略强调前沿科技与产业链研究结合 在复杂变量中保持稳健[22] - 华安合鑫重点关注企业可持续自由现金流 认为当前A股/H股存在估值洼地机会[24]

报告核心观点 - 传统量价因子和基本面因子面临失效风险，另类因子成描述价格预期新助力 [1] - 聚焦应用广的舆情因子，可刻画市场热度和情绪，定量把握板块和品种强弱 [1] 期货市场情感强度 - 情感强度计算公式为情感强度= Σ新闻/报告与期货品种的相关程度 × 新闻/报告情感打分 [2] 报告数据信息 - 报告数据截至2025年5月9日 [4] 分析师信息 - 国投期货高级分析师王锴，期货投资咨询证号：Z0016943 [4] - 国投期货分析师张婧婕，期货从业资格号：F03116832 [4]

核心观点 - 彭博终端提供一系列专业工具帮助分析师在财报季高效完成盈利分析任务 包括实时掌握公司事件 对比关键财务指标 利用另类数据提高预测准确性 智能捕捉热点话题以及一键绘制基本面图表等功能 [1][2][4][6][9][10][11] 公司事件跟踪 - EVTS <GO>功能可实时掌握特定公司 投资组合或观察名单的重要事件详情 包括盈利电话会议 公告等 去年彭博终端收录了超过46,000场盈利电话会议 [2] - 该功能支持与Microsoft Outlook日历集成 确保不错过任何关键事件 用户只需点击"与Outlook同步"按钮即可实现 [2] - 所有事件可按日期/证券进行分组和筛选 并可获取实时及最终版会议记录 公司演示材料 财务模型及预测数据 [2] 财务数据分析 - MODL <GO>功能可获取数百个关键财务指标的可靠共识预测 包括高颗粒度的关键业绩指标和细分市场层面数据 [4] - 该工具支持分析师将自己的预测与市场共识预测进行对标 并在财报发布日数秒内抓取公司提交的报告数据 展示实际表现与共识预测的对比 [5] - 示例显示Netflix预测可比每股收益GAAP为4.27美元 比共识4.18美元高2.11% 预测可比销售额为10,246.51百万美元 比共识10,106.17百万美元高1.39% [6] 另类数据应用 - ALTD <GO>功能通过消费者交易数据和客流量数据等另类数据分析 提供近乎实时的公司业绩洞察 [6] - ALTD KPI <GO>可评估另类数据在预判公司披露指标方面的历史准确性和预测能力 [7] - ALTD QTD <GO>可对尚未报告季度的另类数据预测与共识预测进行横向对比 [7] 智能热点捕捉 - DS <GO>功能运用人工智能技术从财报电话会议记录中识别热点话题 帮助分析师发现新兴主题及讨论动向 [10] - AI模型会从2亿份可信源文档中识别重要讨论主题 汇总话题被提及的频率并生成趋势分析报告 [10] 图表分析工具 - GF <GO>功能可绘制公司基本面图表 呈现细分市场数据和关键绩效指标 并将实际值与共识预测或特定券商预测进行关联分析 [11] - 该工具可用于分析财报季前预测值的变化情况 或将公司实际表现与业绩指引进行历史对比 [11]

网络研讨会主题 - 探讨如何运用另类数据分析美股基本面及美国消费者趋势 [4] - 介绍彭博数据集包括Bloomberg Second Measure(BSM)和BSM交易级数据产品(TLDP)的应用 [4] 主要议题 - 分析美国消费者在各行业开销的起伏 [2] - 研究美国不同收入层级消费者的开销差异 [2] - 利用TLDP解析企业战略或对竞争对手的策略 [2] 数据规模 - 基于美国超过2000万消费者信用卡交易及人流量数据集 [1] 主讲嘉宾 - 洪展晟(Joe Hung) 彭博另类数据部门应用数据经理 [5]